基于本體語言O(shè)WL的知識表示及推理算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，知識更新速度加速度增長。這對高校的師生提出了更高的要求，需要更快速準(zhǔn)確地掌握本學(xué)科領(lǐng)域最新的發(fā)展動態(tài)，以提高教學(xué)科研水平。為此，提出開發(fā)一個基于語義Web的教研輔助系統(tǒng)平臺。該平臺為廣大高校師生了解本學(xué)科領(lǐng)域的知識以及掌握學(xué)科發(fā)展動態(tài)提供支持。本文旨在為該教研輔助系統(tǒng)平臺建立良好的知識表示方法并設(shè)計其推理算法。 知識表示是人工智能的一個永恒的主題。目前為止人們提出的具較大影響力的幾種知識表示方法包括：謂詞

2、演算、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、概念圖、本體論方法等。但是幾乎每一種知識表示方法都不能兼顧表示能力與推理能力。知識表示語言對表示能力，可理解性，可操作性，可擴(kuò)充性的要求都很高；并且要求能夠針對不同用戶群分層設(shè)計，語法簡便。Web本體語言O(shè)WL作為W3C對本體描述語言的推薦標(biāo)準(zhǔn)，基本具備知識表示語言所要求的優(yōu)良性質(zhì)。本文簡要分析了前述的這幾種知識表示方法，在此基礎(chǔ)之上，提出了基于語義Web的教研輔助系統(tǒng)的知識庫的知識表示方法。該方法以教育部頒發(fā)的《

3、普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄》中設(shè)立的學(xué)科體系為知識框架建立依據(jù)，以Web本體語言O(shè)WL為表示語言，將知識資源分為課程內(nèi)容、新聞、報告、學(xué)習(xí)心得等13種類型并對不同類型知識的表示加以區(qū)別。文中對各種類型知識資源的表示方法均加以說明，其中，重點闡述了課程內(nèi)容的本體論知識表示方法并簡單介紹了其它各種類型知識的表示方法。隨后，分析了將傳統(tǒng)的深度優(yōu)先搜索算法和廣度優(yōu)先搜索算法應(yīng)用到基于此種知識表示方法的推理算法的可行性。然后，應(yīng)用幾個實例說明文中提